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利用 100t转炉出钢合金化数据,通过数据预处理和采用皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient)进行特征选择,用非数值型变量—钢种作为其中的一个特征变量,采用 SVR(Support Vector Regression,支持向量机回归)算法,建立出钢合金化硅铁加入量模型.引入钢种作为特征变量后建立的转炉出钢合金化硅铁加入量 SVR模型,误差在±40 kg、±30 kg、±20 kg 的范围下,预测的命中率分别为94.84%、87.58%、75.77%,而无钢种这一特征变量的 SVR 模型在相同的误差下的命中率分别为88.4%、80.61%、65.85%,表明采用钢种作为特征变量,提高了硅铁加入量预测模型准确度,对于实际出钢合金化具有更好的参考价值. 相似文献
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基于 260 t转炉实际生产数据,通过机器学习算法XGBoost(eXtreme Gradient Boosting,极限梯度提升树)、弹性回归、线性回归、AdaBoost(Adaptive Boosting,自适应提升树)四种算法建立了终渣主要成分CaO、SiO2、TFe和MgO的预测模型.通过优化调参,XGBoost终渣成分预测模型的决定系数 R2 均在0.8以上.溅渣时间模型采用 SVR(Support Vector Regression,支持向量机回归)、LGBM(Light Gradient Boosting Machine,轻量梯度提升机回归)、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升树回归)、RF(Random Forest,随机森林)和XGBoost五种算法进行建模.通过探究,将SVR、XGBoost、GBDT算法使用集成方法得到Stacking集成溅渣时间预测模型,Stacking集成溅渣时间预测模型提升了单个模型的预测效果,偏差为±20s的预测命中率达89.95%. 相似文献
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稀土对B450NbRE钢热模拟组织的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
工业生产中B450NbRE钢冲击韧性不稳定,分析原因在于轧制组织异常.而冶炼时存在稀土收得率不稳定现象,为了研究微量稀土对B450NbRE钢组织和相变的影响,使用真空感应炉冶炼了不同稀土质量分数(0.0010%,0.0046%和0.0160%)的B450NbRE钢,并采用Gleeble-1500热模拟实验机在950℃进行20%和40%的应变,通过对连续冷却过程膨胀数据的测量绘制CCT曲线,结合金相分析研究了稀土对B450NbRE钢组织和相变的影响作用.结果表明,冷却速率小于1℃·s-1时,B450NbRE钢组织以多边形铁素体和贝氏体为主,随着稀土含量的增加,铁索体含量先增加后降低,稀土具有促进多边形铁素体向针状铁索体转变的作用. 相似文献
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